세명대 이수안 교수팀, 세계 최고 AI 학술대회 KDD 2026에 논문 채택 쾌거

유라시아 5개국 공무원 시험 기반
다국어·다중모달 AI 벤치마크 'EuraGovExam' 발표, AI의 지역 편향성 최초 규명

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데이터 마이닝과 인공지능 분야 최상위 국제 학술대회 'KDD 2026'에 논문이 최종된 세명대학교 AI컴퓨터학부 데이터지능연구실(DILab) 이수안 교수팀.

［충북일보］ 세명대학교 AI컴퓨터학부 데이터지능연구실(DILab)이 데이터 마이닝과 인공지능 분야 최상위 국제 학술대회 'KDD 2026'에 논문이 최종 채택되는 쾌거를 거뒀다.

이번에 발표된 논문 'EuraGovExam: A Multilingual Multimodal Benchmark from Real-World Civil Service Exams'은 한국, 일본, 대만, 인도, 유럽연합(EU) 등 유라시아 5개 지역의 실제 공무원 시험 문제를 바탕으로 만들어진 다국어·다중모달 벤치마크 데이터셋이다.

총 8천 개가 넘는 고해상도 이미지 기반 객관식 문제로 구성된 이 데이터셋은 법학, 행정학, 수학 등 17개 전문 영역을 포함하며 문제의 텍스트, 표, 수식과 같은 요소를 단일 이미지로만 입력하여 실제 문서 환경에 가까운 시각·언어 모델 평가를 가능하게 한 점이 특징이다.

특히 이번 연구를 통해 28개의 최신 시각-언어 모델이 평가됐으며 AI의 성능 분산은 '문제 분야'보다 '국가 및 문자 체계(Region/Script)' 요인이 2.52배 더 큰 영향을 미친다는 사실이 처음으로 밝혀졌다.

예를 들어 대만과 EU 문제에서는 90% 이상의 정답률을 자랑하는 모델도 일본 문제에서는 30% 이하로 급락하는 등 AI가 특정 언어·문화권에서 겪는 편향성과 한계가 명확히 드러났다.

연구를 이끈 이수안 AI컴퓨터학부장은 "지금까지는 영어 중심 환경에서만 평가되던 AI 모델들이 실제 다국어·다문화 문서 환경에서는 성능에 큰 차이를 보인다"면서 "범용 AI시대를 위해서는 각 문화권의 시각·문서 특성을 깊게 이해하는 연구가 필수다"라고 연구 의의를 강조했다.

이번 연구의 논문 전문 및 데이터셋, 평가 코드는 연구 목적으로 공개되어, 전자정부 문서 분석과 공평한 AI 교육 시스템 구축에 활용될 전망이다.

제천 / 이형수기자